悲观锁(串行)        概述: 一种基于悲观的态度来防止一切数据冲突,它是以一种预防的姿态在修改数据之前把数据锁住,然后再对数据进行读写,在他释放锁之前任何人都不能对其数据进行操作,直到前面一个人把锁释放后下一个人才能进行数据加锁,然后才能对数据进行操作,一般数据库本身锁的机制都是基于悲观锁实现的。 &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-26 20:06:39
                            
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            一、背景        在实际的开发中,常常会有这么一种场景,即同一时刻,出现多个用户并发读取并修改同一条数据,最终造成数据的不一致性。 如: A用户读取了记录金额money=100,同时B用户正在修改记录金额money减去20并提交,当A用户处理完业务逻辑,也对金额money减去20的时候,没有觉察原来的数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            mysql的简单锁机制。myisam1、只支持表级锁,所以经常更新的表结构不适宜用。2、select也会产生锁表innodb1、支持事务,行级锁,表级锁,执行行级锁的前提是sql语句的索引有效,否则,执行表级锁。2、不存在字段锁问题,直接锁行的。3、select不会请求锁,自然也不会产生锁表,update,insert,delete都会请求锁,所以会产生锁表执行串行并行问题1、同一个connect            
                
         
            
            
            
            mysql5.6我们在操作数据库的时候,可能会由于并发问题而引起的数据的不一致性(数据冲突)乐观锁乐观锁不是数据库自带的,需要我们自己去实现。乐观锁是指操作数据库时(更新操作),想法很乐观,认为这次的操作不会导致冲突,在操作数据时,并不进行任何其他的特殊处理(也就是不加锁),而在进行更新后,再去判断是否有冲突了。通常实现是这样的:在表中的数据进行操作时(更新),先给数据表加一个版本(version            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概念上区别乐观锁(Optimistic Locking):顾名思义,对加锁持有一种乐观的态度,即先进行业务操作,不到最后一步不进行加锁,"乐观"的认为加锁一定会成功的,在最后一步更新数据的时候再进行加锁。悲观锁(Pessimistic Lock):正如其名字一样,悲观锁对数据加锁持有一种悲观的态度。因此,在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言:Mysql是一个支持插件式存储引擎的数据库系统,本文讨论的锁机制也主要包含两部分SERVER层的锁和存储引擎的锁,存储引擎是指innodb,其它存储引暂不讨论。1. 数据库中锁相关的基本概念1) 乐观锁,悲观锁乐观锁和悲观锁都是一种并发控制策略。悲观锁假定多个事务会同时访问同一个资源,采用的策略是“先上锁,后访问”,这种策略会有死锁的风险。乐观锁相对于悲观锁而言,假定多个事务在运行过程中不会            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # MySQL 乐观锁实现指南
在开发过程中,数据库并发问题常常威胁到数据的一致性。乐观锁是一种解决方案,它通常用于处理并发更新的情况下。本文将帮助你理解如何在 MySQL 中实现乐观锁,并给出具体的实现步骤及代码示例。
## 1. 乐观锁工作流程
乐观锁的基本思想是预测数据不会冲突,因此每次更新前都不加锁,而在提交时检查数据是否被修改。以下是实现乐观锁的步骤:
| 步骤            
                
         
            
            
            
            关注公众号,回复“1024”获取2TB学习资源!今天我将详细的为大家介绍 MySQL 的 MVCC 相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发支持一波!!!什么是 MVCCMVCC ( Multi-VersionConcurrency Control) (注:与MVCC相对的,是基于锁的并发控制,Lock-Based Concurrency Control)是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先需要说明,不管是乐观锁还是排他锁,其实都是在并发环境下面需要考虑的问题。比如防止商品数量的超买超卖乐观锁,悲观锁关于乐观锁表示对于数据的获取都很乐观,以为别人不会修改数据,所以不需要加锁。但是在更新的时候又会去判断一下有没有人更新过数据。关于乐观锁的实现方式1.在数据库的每一行添加一列来表示版本号。 当更新的时候先判断一下版本号跟获取到的是否相同,如果相同则更新。否则失败,再次尝试获取2.添加            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            背景在电商购物的场景下,当我们点击购物时,后端服务就会对相应的商品进行减库存操作。在单实例部署的情况,我们可以简单地使用JVM提供的锁机制对减库存操作进行加锁,防止多个用户同时点击购买后导致的库存不一致问题。但在实践中,为了提高系统的可用性,我们一般都会进行多实例部署。而不同实例有各自的JVM,被负载均衡到不同实例上的用户请求不能通过JVM的锁机制实现互斥。因此,为了保证在分布式场景下的数据一致性            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上一篇中分析了测试锁的两种实现TASLock和TTASLock,主要对这两种锁的性能进行了分析。对于TTASLock,我们知道比TASLock性能上要好很多,具体分析已经讲过了。我们最后也说了,TTASLock虽然比TASLock大有改进,但是在性能上还是不够理想。这一篇的目的就是针对TTASLock做一下改进。我们再来看一下TTASLock的实现源码和加锁的流程图:/**
*
* Test te            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            后面会按照下图,分批次对Mysql的锁和大家一起分享前言数据库的锁机制是并发控制的重要内容,是对程序控制数据一致性的补充,更细粒度的保障数据的一致性,而使各种共享资源在被并发访问变得有序所设计的一种规则。下面主要针对我们常见的InnoDB和Myisam进行解析。乐观锁&悲观锁乐观并发控制和悲观并发控制是并发控制采用的主要方法。乐观锁和悲观锁不仅在关系数据库里应用,在Hibernate、Me            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、乐观锁介绍乐观锁( Optimistic Locking ) 相对悲观锁而言,乐观锁假设认为数据一般情况下不会造成冲突,所以在数据进行提交更新的时候,才会正式对数据的冲突与否进行检测,如果发现冲突了,则让返回用户错误的信息,让用户决定如何去做。那么我们如何实现乐观锁呢,一般来说有以下2种方式:1、使用版本号实现乐观锁版本号的实现方式有两种,一个是数据版本机制,一个是时间戳机制。具体如下。a.使            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            乐观锁( Optimistic Locking ) 相对悲观锁而言,乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现,以保证操作最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库性能的大量开销,特别是对长事务而言,这样的开销往往无法承受。而乐观锁机制在一定程度上解决了这个问题。乐观锁,大多是基于数据版本( Version )记录机制实现。何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            讲到锁大家应该都不陌生。像是Java中常见的采用CAS算法实现的乐观锁,典型的例子就是原子类,通过CAS自旋实现原子操作的更新,悲观锁通常都是Synchronized和Lock实现。乐观锁与悲观锁乐观锁:每次读数据的时候都认为其他人不会修改,所以不会上锁,而是在更新的时候去判断在此期间有没有其他人更新了数据,可以使用版本号机制。在数据库中可以通过为数据表增加一个版本号字段实现。读取数据时将版本号一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是MVCCMVCC (Multi-Version Concurrency Control) (注:与MVCC相对的,是基于锁的并发控制,Lock-Based Concurrency Control)是一种基于多版本的并发控制协议,只有在InnoDB引擎下存在。MVCC是为了实现事务的隔离性,通过版本号,避免同一数据在不同事务间的竞争,你可以把它当成基于多版本号的一种乐观锁。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            无论是悲观锁还是乐观锁,其实都是并发控制的一种思想,并不仅仅局限于数据库,具体如何选择乐观锁和悲观锁是根据业务场景来的。悲观锁:一般情况下,我们使用的悲观锁就是在数据库层面增加一个排它锁,加锁成功就可以修改数据然后提交事务,事务提交成功解锁,失败就说明数据正在被修改。如果你使用mysql的innodb的话,要注意set autocommit=0关闭mysql自动提交属性,因为mysql默认使用au            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            标题1.乐观锁:乐观锁(Optimistic Lock),顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在提交更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据。乐观锁适用于读多写少的应用场景,这样可以提高吞吐量。乐观锁:假设不会发生并发冲突,只在提交操作时检查是否违反数据完整性。乐观锁一般来说有以下2种方式:使用数据版本(Version)记录机制实现,这是乐观锁            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一 锁 锁是一种保证数据安全的机制和手段,而并不是特定于某项技术的。悲观锁和乐观锁亦是如此。本篇介绍的悲观锁和乐观锁是基于数据库层面的。 二 悲观锁悲观锁认为被它保护的数据是极其不安全的,每时每刻都有可能变动,一个事务拿到悲观锁后(可以理解为一个用户),其他任何事务都不能对该数据进行修改,只能等待锁被释放才可以执行。 数据库中的行锁,表锁,读锁,写锁,以及syncronized实现的锁均为悲观锁。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么时乐观锁?
第一步,先取出记录,获取当前version;第二步,当更新时,带上这个version;第三步:版本正确更新成功,错误更新失败。示例:
update user set name = '向南天,version =3 where id = 1094592041087729777 and version = 2乐观锁和悲观锁是两种思想,用于解决并发场景下的数据竞争问题。乐观锁:乐观锁在操作            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-03 14:40:59
                            
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